Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Добавление квалификатора к objectProperty в OWL

Я хочу выразить следующее в онтологии OWL в Protege: IndividualA состоит из IndividualB1 в X %, IndividualB2 в Y % и так далее до 100%.

Существует ли шаблон для моделирования этого?

ontology owl semantic-web
30.03.2016

Ответы:


1

Я хочу выразить следующее в онтологии OWL в Protege: IndividualA состоит из IndividualB1 в X %, IndividualB2 в Y % и так далее до 100%.

Существует ли шаблон для моделирования этого?

Я не думаю, что вы сможете получить гарантию/ограничение на суммы, которые вы ищете в OWL. Но часть структуры, о которой вы говорите, — это просто n-арные отношения. Вместо двухместных отношений

Состоят из(ИндивидуальныйA, ИндивидуальныйB1)

у вас есть трехместные отношения:

составляется на процент (индивидуальныйA, индивидуальныйB1, 0,34)

Существует множество способов представления n-арных отношений с помощью семантических технологий, их так много, что W3C опубликовал рабочую заметку Определение N-мерных отношений в семантической сети. В OWL одним из наиболее распространенных подходов может быть:

x a Composition ;
  hasComposite IndividualA ;
  hasComponent IndividualB1 ;
  hasPercentage 0.34 .

Другой может быть:

IndividualA hasCompositePart y .
y a CompositePart ;
  hasComponent IndividualB1 ;
  hasPercentage 0.34 .
30.03.2016
  • Я думал о втором, но он показался мне не очень семантичным, поскольку мы определяем индивидуума, который, на мой взгляд, не имеет значения сам по себе. Тот, что с классом Composition, мне кажется лучше, я пойду с ним. Большое спасибо. 31.03.2016
  • @ SimoneS93 В обоих случаях есть новый человек; в первом — x, во втором — y. Что я бы предпочел, может зависеть от приложения; в этом случае нас, вероятно, больше интересовали бы части, которые есть у IndividualA, поэтому я мог бы предпочесть второе, но в некоторых случаях я бы предпочел первое. Но даже в этом случае в обоих случаях требуется четыре тройки, и в итоге вы получаете новую бессмысленную особь. Это только часть того, что происходит, когда ваш фундаментальный строительный блок представляет собой помеченное направленное ребро. 31.03.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..